LangChain

LangChain è un framework open-source progettato per semplificare la creazione di applicazioni alimentate da grandi modelli linguistici (LLM). Agisce come un ponte, consentendo agli sviluppatori di combinare le capacità di ragionamento di modelli come GPT-4 o Llama con fonti esterne di calcolo e dati. di calcolo e dati esterni. Fornendo un'interfaccia standardizzata per le "catene", ovvero sequenze di operazioni che collegano gli LLM ad altri strumenti. L'interfaccia standardizzata per le "catene" - sequenze di operazioni che collegano gli LLM ad altri strumenti - permette lo sviluppo di sistemi consapevoli del contesto, in grado di interagire dinamicamente con l'ambiente circostante. l'ambiente circostante. Questo framework è essenziale per la costruzione di strumenti sofisticati, dai chatbot intelligenti agli agenti decisionali complessi. chatbot intelligenti ad agenti decisionali complessi, che vanno oltre la semplice generazione di testo a flussi di lavoro attivabili.

Concetti fondamentali e architettura

L'architettura di LangChain si basa su componenti modulari che possono essere concatenati per risolvere problemi specifici. problemi specifici, un aspetto fondamentale delle moderne operazioni di apprendimento automatico (MLOps).

• Catene: La catena è il blocco fondamentale che collega più componenti in un ordine specifico. Per esempio, una catena potrebbe prima eseguire preelaborazione dei dati sull'input dell'utente, alimentarlo in un un LLM e poi formattare l'output. Questo supporta tecniche come concatenamento di prompt, in cui l'output di un passaggio serve come prompt per il passo successivo.
• Agenti: Mentre le catene seguono una sequenza codificata, agenti di intelligenza artificiale utilizzano un LLM come motore di ragionamento per determinare quali azioni intraprendere e in quale ordine. Un agente potrebbe decidere di effettuare una ricerca sul web, di interrogare un database database vettoriale o eseguire un calcolo in base alla richiesta dell'utente. richiesta dell'utente.
• Memoria: Gli LLM standard non conservano le informazioni tra le interazioni. LangChain fornisce componenti di memoria che consentono alle applicazioni di mantenere una finestra di contesto, consentendo al sistema di fare riferimento interazioni passate in una conversazione.

Applicazioni nel mondo reale

LangChain è determinante nell'implementazione di soluzioni versatili di soluzioni di intelligenza artificiale (AI) in vari settori industriali.

1. Generazione aumentata dal recupero (RAG): Uno dei casi d'uso più diffusi è la costruzione di sistemi in grado di "chattare" con i dati. che possono "chattare" con i dati. Collegando un LLM a documenti privati tramite RAG (Retrieval-Augmented Generation), le organizzazioni possono creare assistenti che rispondono a domande basate su wiki interni, contratti legali o manuali tecnici. manuali tecnici. Ciò comporta l'indicizzazione del testo in un motore di ricerca vettoriale, permettendo al LLM di citare fonti specifiche, invece di elaborare risposte allucinanti.
2. Analisi multimodale: LangChain può orchestrare flussi di lavoro che combinano il testo con altre modalità. Per esempio, nella computer vision (CV), un'applicazione potrebbe un'applicazione potrebbe utilizzare un modello di rilevamento per identificare gli oggetti in un'immagine e poi passare questi dati strutturati a un LLM per generare una descrizione creativa o un rapporto sulla sicurezza. di sicurezza.

Integrazione con la visione artificiale

La combinazione di LangChain con i modelli di visione sblocca potenti possibilità di IA agenziale. Gli sviluppatori possono utilizzare l'output strutturato degli strumenti di ispezione visiva come contesto per i modelli linguistici. Il seguente snippet Python mostra come preparare i risultati del rilevamento dall'ultimo Ultralytics YOLO11 da utilizzare in una catena logica a valle o in un prompt LLM.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model for efficient object detection
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image URL
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract class names to feed into a language chain
detected_items = [model.names[int(c)] for c in results[0].boxes.cls]

# Simulate a prompt context for a LangChain input
context = f" The image contains: {', '.join(detected_items)}. Please describe the scene."
print(context)

LangChain e termini correlati

È utile distinguere LangChain dalle tecnologie sottostanti che orchestra:

• LangChain vs. LLM: L'LLM (ad esempio, GPT-4 di OpenAI o Claude di Anthropic) è il "cervello" che elabora il testo. LangChain è LangChain è la "struttura" che collega questo cervello alle mani (strumenti) e alle orecchie (fonti di dati).
• LangChain vs. Prompt Engineering: L'ingegneria dei prompt si concentra sulla creazione di un input di testo ottimale per ottenere una buona risposta. LangChain automatizza la gestione di questi prompt, permettendo di creare modelli di prompt che possono essere dinamicamente con dati provenienti da API o database esterni.

Per chi vuole approfondire la conoscenza, la documentazione ufficiale di documentazione ufficiale di LangChain offre guide complete, mentre il repository GitHub di LangChain fornisce il codice sorgente e gli esempi della comunità. esempi. L'integrazione di questi flussi di lavoro con strumenti di visione robusti come quelli presenti nella documentazione di Ultralytics può portare a sistemi multimodali di grande capacità.